'PyMuPDF Pro'로 PDF 문서에서 표 추출하기: 샘플 코드 포함

📄 PyMuPDF Pro를 활용한 PDF 표 추출: 실무 중심 활용 가이드

오늘은 PyMuPDF Pro를 이용해 PDF 문서에서 표를 추출하는 과정을 살펴보고, 이를 다양한 실무 환경에서 어떻게 활용할 수 있는지에 대해 설명합니다.
많은 PDF 문서(특히 스프레드시트나 데이터 내보내기 결과물에서 생성된 문서)는 **구조화된 표(table)**를 포함하고 있으며, 이를 가공 가능한 형식으로 변환하는 것이 중요합니다.
이 글에서는 표 추출의 중요성과 대표적인 활용 사례, 그리고 PyMuPDF Pro의 향상된 기능(예: Markdown 변환, pandas DataFrame 내보내기 등)이 이 과정을 어떻게 지원하는지를 설명합니다.

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✅ 표 추출이 중요한 이유

금융, 학계, 기업 환경 등에서 접하게 되는 많은 문서들은 스프레드시트나 시스템에서 데이터를 내보내 생성된 PDF인 경우가 많습니다. 이 문서들은 표 형식을 포함하고 있지만, PDF 자체는 고정된 레이아웃 출력용 포맷이기 때문에 표 구조를 유지하지는 않습니다.

따라서 표 데이터를 정확하게 추출하여 구조화된 형식으로 변환하는 것은

• 자동화 처리
• 세부 분석
  등의 업무에 필수적입니다.

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📌 대표적인 활용 사례

1. 인보이스 처리

• 청구서 또는 영수증에 포함된 항목별 정보를 자동 추출하여 재무 기록을 효율화

2. 연구 데이터 추출

• 논문 속 표 데이터를 추출하여 수작업 입력을 최소화

3. 컴플라이언스 감사

• 보고서에서 구조화된 데이터를 신속히 추출하여 규제 요건 준수 여부 검토

이처럼, PDF의 정적인 내용을 동적인 구조화 데이터로 전환하면 업무 효율성이 획기적으로 향상됩니다.

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🧠 PyMuPDF Pro의 표 추출 기능

PyMuPDF Pro는 PDF의 각 페이지(Page 객체)에 대해 find_tables()라는 강력한 메서드를 제공합니다.
이 기능은 복잡한 PDF 구조 속에서도 표를 탐지하고 추출하는 작업을 단순화합니다.

주요 기능:

1. Markdown 변환
   • 탐지된 표를 Markdown 형식의 텍스트로 변환 가능
   • 특히 **LLM(GPT 등)**과의 연동 시 자동화된 후속 처리에 유용함
2. pandas DataFrame 내보내기
   • find_tables() 메서드를 통해 pandas의 DataFrame 형식으로 직접 추출 가능
   • 이후 Excel, JSON, CSV 등 다양한 포맷으로 쉽게 변환 가능
   • Pandas의 데이터 처리 기능과 연계하여 정제 및 분석을 손쉽게 수행 가능
3. Python 리스트 형태로 추출
   • 각 표를 리스트의 리스트(list of lists) 형태로 추출 가능
   • 각 셀의 텍스트와 위치 정보(Bounding Box)를 함께 제공 → 시각화 또는 위치 기반 후처리에 유리
4. 헤더 자동 인식 기능
   • 표의 **열 제목(헤더)**을 자동으로 탐지하여, 데이터 행과 구분
   • Markdown 또는 pandas 변환 시 헤더 정보가 명확하게 반영됨

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🧪 샘플 코드

import pymupdf
 
# Open the PDF document
doc = pymupdf.open("example.pdf")
page = doc[0]  # Process the first page
 
# Detect tables on the page using table finder
tables = page.find_tables()
 
if not tables.tables:
    print("No tables found on this page.")
else:
    for index, table in enumerate(tables):
        print(f"\nTable {index+1} found:")
 
        # Convert the table to Markdown text
        md_table = table.to_markdown()
        print("\nMarkdown representation:")
        print(md_table)
 
        # Convert the table to a pandas DataFrame
        df_table = table.to_pandas()
        print("\nPandas DataFrame:")
        print(df_table)
 
        # Optional: Export to CSV, JSON, or Excel
        df_table.to_csv(f"table_{index+1}.csv", index=False)
        # df_table.to_excel(f"table_{index+1}.xlsx", index=False)
        # df_table.to_json(f"table_{index+1}.json", orient="records")
 
print("\nTable extraction complete!")

PyMuPDF Pro의 find_tables()를 이용하여 PDF에서 표를 추출하고, Markdown과 pandas DataFrame으로 변환하는 예시는 다음과 같습니다:

 

📌 예제 설명

이 예제에서는 스크립트가 PDF 파일을 열고, 첫 번째 페이지에서 find_tables 메서드를 사용해 표를 식별한 뒤, 각 표를 Markdown 형식과 pandas DataFrame 형식으로 변환합니다.
이러한 이중 접근 방식은 빠른 데이터 미리보기와 후속 데이터 처리 모두를 가능하게 합니다.

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✅ 결론

PDF는 본래 고정 레이아웃을 위한 포맷이기 때문에 표를 정확히 추출하는 것이 어렵고 복잡할 수 있습니다.
하지만 PyMuPDF의 고급 기능인 find_tables 메서드는 이러한 문제를 효율적이고 효과적으로 해결해줍니다.

• Markdown으로 변환하면 LLM(대규모 언어 모델)과의 연동에 유리하고,
• pandas DataFrame으로 내보내면 강력한 데이터 분석 및 가공이 가능합니다.

결과적으로, 이 기능은 정적인 PDF 내용을 구조화되고 분석 가능한 데이터로 손쉽게 변환할 수 있도록 도와줍니다.

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📚 더 알아보기

PyMuPDF의 향상된 기능에 대해 더 알고 싶다면 아래 문서를 참고해보세요:

• Table Recognition and Extraction With PyMuPDF
• Solving Common Issues With Table Detection and Extraction
• PyMuPDF 공식 문서: https://pymupdf.readthedocs.io/
• 커뮤니티 포럼 및 토론 참여